定时发送架构怎么设置定时信息发送

转载

智能创新者 2023-08-09 16:02:14

文章标签 定时发送架构怎么设置业务技巧数据初始化程序启动 文章分类 架构后端开发

一、功能介绍

　　要实现一个消息的定时发送功能，也就是让消息可以在某一天某一个时间具体节点进行发送。而我们公司的业务场景是类似短信的业务，而且数量不小，用户会进行号码、消息内容、定时发送时间等信息的提交。等到了设定的定时时间，则进行消息的发送工作。

二、思考实现逻辑

　　前提准备：

　　　　MySQL

　　　　RocketMQ，最好broker开启队列自动创建的配置

　　刚开始我想的是基于MySQL去实现定时发送，后来觉得这种扫描方式单线程的时候并发能力不够，多线程也得需要做并发控制，还得做一些任务的调度，比如线程执行一半卡死或者异常的时候，还得做任务的补偿工作。所以，后面我选择了通过组件的方式实现，这是我想到了消息队列的延迟发送功能，刚好我司系统用到了RocketMQ，我就想通过该组件实现该消息的定时发送功能。RocketMQ的文件默认只保存72小时，这个要注意一下，有需要调整时间的需要调整一下。我也不建议调整的太大，这样容易引起系统的资源浪费。

　　具体实现逻辑如下：

　　1）用户创建消息，记录到数据库（号码，内容，定时发送时间）

　　2）如果是是可以立即发送的消息，发送消息到RocketMQ的立即发送主题（TOPIC_NOW_SEND）中，后续有线程消费该消息，直接进行数据发送。

　　3）如果是需要定时发送的消息，发送消息到RocketMQ的延迟发送主题（TOPIC_DELAY_SEND）中。

　　这里有一些细节设置：

可以设定为当前日期（我是用的是YYYYMMDD，例如：20220730），因为设定为需要发送的当天日期后，程序就可以通过该字段分辨是否需要处理。后续消费者就可以通过当天日期筛选需要当天发送的消息，过滤掉不是当天需要发送的消息。

　　　　keys：索引，可以用于查询消息。我们设定的格式可以是【订单号+消息定时发送的时间戳（可以是毫秒级）】，例如：FS20220730123456+16591914490001

　　4）启动两个（或者多个，这个和文件保存的时间有关系）消费者进行轮换，这里我称之为masterConsumer（启动时负责消费前一天的数据）和slaveConsumer（启动时负责消费当天的数据）。这里我设计的初衷是每天有自己的消费者，例如20220730消费tags=20220730的数据，20220731消费tags=20220731的数据。这里需要消费前一天的数据原因是，需要防止出现晚上23:59分提交消息的时候，当天没处理完。所以，需要在第二天进行额外的补偿操作。

　　程序启动第1天（例如当天是20220730）：

　　　　masterConsumer：MASTER_CONSUMER_TOPIC_DELAY_SEND　　消费tags=20220729
　　　　slaveConsumer：SLAVE_CONSUMER_TOPIC_DELAY_SEND　　消费tags=20220730

　　程序启动第2天（例如当天是20220731）：
　　　　slaveConsumer：SLAVE_CONSUMER_TOPIC_DELAY_SEND　　消费tags=20220730
　　　　masterConsumer：MASTER_CONSUMER_TOPIC_DELAY_SEND　　消费tags=20220731

　　程序启动第3天（例如当天是20220801）：
　　　　masterConsumer：MASTER_CONSUMER_TOPIC_DELAY_SEND　　消费tags=20220731
　　　　slaveConsumer：SLAVE_CONSUMER_TOPIC_DELAY_SEND　　消费tags=20220801

　　程序启动第4天（例如当天是20220802）：
　　　　slaveConsumer：SLAVE_CONSUMER_TOPIC_DELAY_SEND　　消费tags=20220801
　　　　masterConsumer：MASTER_CONSUMER_TOPIC_DELAY_SEND　　消费tags=20220802

　　......

　　程序的masterConsumer和slaveConsumer就这样持续轮换消费数据。

　　5）消费者的消费数据逻辑：

　　消费者需要设置consumeFromWhere参数=CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET（默认是ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET，从最新的位置开始消费），这样数据才可以第一次启动从队列的最前位置开始消费。

　　消费到数据之后，获取keys的内容，根据之前发送的设定获取消息定时发送的时间戳，然后和当前的时间进行比对。这里要比对的主要原因是当前 RocketMQ 不支持任意时间的延迟。生产者发送延迟消息前需要设置几个固定的延迟级别，分别对应1s到2h的1到18个延迟级，消息消费失败会进入延迟消息队列，消息发送时间与设置的延迟级别和重试次数有关。

　　当前支持的消息延迟级别有：

private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";

　　如果比对时间<=1秒，则直接发送到RocketMQ的立即发送主题（TOPIC_NOW_SEND）中，后续有线程进行消费发送；否则，发送时间根据RocketMQhi吃的延迟级别进行选择，按照最大可支持的时间为准，等待后续的消息重新消费，直到最终消息符合条件，可以投递到RocketMQ的立即发送主题（TOPIC_NOW_SEND）为止。例如：如果比对时间>2h，则重新投递到延迟发送主题（TOPIC_DELAY_SEND）中，延迟发送的等级为18（也就是2h)。如果比对时间>2m，比对时间<3m，则重新投递到延迟发送主题（TOPIC_DELAY_SEND）中，延迟发送的等级为6（也就是2m)。

　　6）在第4步骤中的masterConsumer和slaveConsumer的轮换逻辑支持，即在过了0点之后，前一天的consumer需要进行重置。

　　以上就是我的实现逻辑。

三、敲代码

　　1、定义延迟级别与时间的对应关系

package cn.lxw.mq.constant;

import java.util.Arrays;

public enum MessageDelayLevel {
    SECOND_1(1, 1 * 1000L),
    SECOND_5(2, 5 * 1000L),
    SECOND_10(3, 10 * 1000L),
    SECOND_30(4, 30 * 1000L),
    MINUTE_1(5, 1 * 60 * 1000L),
    MINUTE_2(6, 2 * 60 * 1000L),
    MINUTE_3(7, 3 * 60 * 1000L),
    MINUTE_4(8, 4 * 60 * 1000L),
    MINUTE_5(9, 5 * 60 * 1000L),
    MINUTE_6(10, 6 * 60 * 1000L),
    MINUTE_7(11, 7 * 60 * 1000L),
    MINUTE_8(12, 8 * 60 * 1000L),
    MINUTE_9(13, 9 * 60 * 1000L),
    MINUTE_10(14, 10 * 60 * 1000L),
    MINUTE_20(15, 20 * 60 * 1000L),
    MINUTE_30(16, 30 * 60 * 1000L),
    HOUR_1(17, 1 * 60 * 60 * 1000L),
    HOUR_2(18, 2 * 60 * 60 * 1000L),
    ;
    //    1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h
    private Integer level;
    private Long mills;

    MessageDelayLevel(Integer level, Long mills) {
        this.level = level;
        this.mills = mills;
    }

    public Integer getLevel() {
        return level;
    }

    public void setLevel(Integer level) {
        this.level = level;
    }

    public Long getMills() {
        return mills;
    }

    public void setMills(Long mills) {
        this.mills = mills;
    }

    /**
     * 功能描述: <br>
     * 〈计算需等待的时间，最长2小时〉
     * @Param: [timeMills]
     * @Return: {@link MessageDelayLevel}
     * @Author: luoxw
     * @Date: 2022/7/26 16:33
     */
    public static MessageDelayLevel getMaxLevel(long timeMills){
        long millsBwt = timeMills - System.currentTimeMillis();
        if(millsBwt < 1000L){
            millsBwt = 1000L;
        }
        final long paramMills = millsBwt;
        return Arrays.asList(MessageDelayLevel.values()).stream().filter(p -> p.mills.compareTo(paramMills) <= 0).max((c1,c2) -> c1.getLevel().compareTo(c2.getLevel())).orElse(HOUR_2);
    }

    public static void main(String[] args) {
        getMaxLevel(2 * 60 * 60 * 1000L);
        getMaxLevel(2 * 60 * 60 * 1000L + 1);
        getMaxLevel(2 * 60 * 60 * 1000L - 1);
        getMaxLevel( 6 * 1000L);
        getMaxLevel( 5 * 1000L);
        getMaxLevel( System.currentTimeMillis());
    }
}

　　2、延迟消息消费逻辑

package cn.lxw.task;

import cn.hutool.core.thread.ThreadUtil;
import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext;
import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;
import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;
import com.alibaba.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import com.alibaba.rocketmq.client.producer.SendResult;
import com.alibaba.rocketmq.common.message.MessageExt;
import cn.lxw.Consumer;
import cn.lxw.DateUtil;
import cn.lxw.constant.LogConst;
import cn.lxw.context.AppEnvContext;
import cn.lxw.enums.EnumMQTopic;
import cn.lxw.mq.constant.MessageDelayLevel;
import cn.lxw.util.ProducerUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

@Slf4j
public class Send_DelayMessageTask implements Runnable {
    private DefaultMQProducer defaultSendProducer;
    private DefaultMQProducer defaultDelayProducer;


    private static volatile String currentDate = DateUtil.operateDate(new Date(), 0);
    private DefaultMQPushConsumer masterDelayConsumer;
    private static volatile String lastDate = DateUtil.operateDate(new Date(), -1);
    private DefaultMQPushConsumer slaveDelayConsumer;
    // 2个消费者的时候，奇数更新master消费者，偶数更新slave消费者
    private static volatile AtomicInteger closeCnt = new AtomicInteger();

　　
    public Send_DelayMessageTask() {
        try {
            String rocketMQAddr = AppEnvContext.getPropValue("rocketmq.address");
            defaultSendProducer = ProducerUtil.init(rocketMQAddr, "PRODUCER_TOPIC_NOW_SEND");
            defaultDelayProducer = ProducerUtil.init(rocketMQAddr, "PRODUCER_TOPIC_DELAY_SEND");
            // 主从消费者交替进行数据消费。
            // 初始化的时候，主消费者消费昨天（1月1日）的数据，从消费者消费今天（1月2日）的数据。
            int consumeThreadMin = AppEnvContext.getPropValueIntOrDefault("delay.consumer.consumeThreadMin", 10);
            int consumeThreadMax = AppEnvContext.getPropValueIntOrDefault("delay.consumer.consumeThreadMax", 10);
            int consumeMessageBatchMaxSize = AppEnvContext.getPropValueIntOrDefault("delay.consumer.consumeMessageBatchMaxSize", 10);
            masterDelayConsumer = Consumer.getInstance(
                    "TOPIC_DELAY_SEND",
                    "MASTER_CONSUMER_TOPIC_DELAY_SEND",
                    rocketMQAddr,
                    lastDate,
                    consumeThreadMin,
                    consumeThreadMax,
                    consumeMessageBatchMaxSize
            );
            slaveDelayConsumer = Consumer.getInstance(
                    "TOPIC_DELAY_SEND",
                    "SLAVE_CONSUMER_TOPIC_DELAY_SEND",
                    rocketMQAddr,
                    currentDate,
                    consumeThreadMin,
                    consumeThreadMax,
                    consumeMessageBatchMaxSize
            );
        } catch (Exception e) {
            log.error(LogConst.PREFIX + "初始化异常", e);
        }
    }

    // 消费者重启
    private void restartConsumer(DefaultMQPushConsumer consumer, String consumerName) throws Exception {
        String rocketMQAddr = AppEnvContext.getPropValue("rocketmq.address");
        consumer.shutdown();
        int consumeThreadMin = AppEnvContext.getPropValueIntOrDefault("delay.consumer.consumeThreadMin", 10);
        int consumeThreadMax = AppEnvContext.getPropValueIntOrDefault("delay.consumer.consumeThreadMax", 10);
        int consumeMessageBatchMaxSize = AppEnvContext.getPropValueIntOrDefault("delay.consumer.consumeMessageBatchMaxSize", 10);
        consumer = Consumer.getInstance(
                "TOPIC_DELAY_SEND",
                consumerName,
                rocketMQAddr,
                currentDate,
                consumeThreadMin,
                consumeThreadMax,
                consumeMessageBatchMaxSize
        );
        MessageListenerConcurrently listener = getDelayListener();
        consumer.registerMessageListener(listener);
        consumer.start();
        closeCnt.incrementAndGet();
    }

    // 重新初始化消费者
    private synchronized void reInitComsumer(){
        try {
            String thisDate = DateUtil.operateDate(new Date(), 0);
            int lastCloseCnt = closeCnt.get();
            // 初始化的时候不执行 and 时间没跨度的时候不执行，只有当第二天的时候才执行数据
            if(lastCloseCnt > 0 && !thisDate.equals(currentDate)){
                // 获取今天的时间
                currentDate = thisDate;
                // 如果时间对2取余的值为1，则更新主消费者，之前的昨天（1月1日）更新为第二天（1月3日）的数据
                if(closeCnt.get() % 2 == 1) {
                    restartConsumer(masterDelayConsumer, "MASTER_CONSUMER_TOPIC_DELAY_SEND");
                }
                // 如果时间对2取余的值为0，则更新从消费者，之前的今天（1月2日）更新为第三天（1月4日）的数据
                if(closeCnt.get() % 2 == 0){
                    restartConsumer(slaveDelayConsumer, "SLAVE_CONSUMER_TOPIC_DELAY_SEND");
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error(LogConst.PREFIX + "消费者重新初始化异常", e);
        }
    }
    
    // 消费逻辑
    private MessageListenerConcurrently getDelayListener(){
        MessageListenerConcurrently listener = (List<MessageExt> list, ConsumeConcurrentlyContext context) -> {
            for (MessageExt msg : list) {
                String msgBody = null;
                try {
                    msgBody = new String(msg.getBody());
                    String msgKeys = msg.getKeys();
                    // 订单号+发送时间戳
                    String[] split = msgKeys.split("\\+");
                    if(split.length == 2) {
                        String delaySendTimeStr = split[1];
                        long time = DateUtil.parseStr2TimeMills(delaySendTimeStr);
                        // 时间比对，获取最大支持的延迟级别
                        MessageDelayLevel maxLevel = MessageDelayLevel.getMaxLevel(time);
                        Integer level = maxLevel.getLevel();
                        // 如果延迟级别=1，也就是小于等于1秒的时候，直接发送到立即发送主题（TOPIC_NOW_SEND）
                        if (MessageDelayLevel.SECOND_1.getLevel().equals(level)) {
                            SendResult sendResult = ProducerUtil.syncSend(
                                    defaultSendProducer,
                                    "TOPIC_NOW_SEND",
                                    msg.getTags(),
                                    msg.getKeys(),
                                    msgBody
                            );
                            log.info(LogConst.PREFIX + "定时消息[{}]发送到[立即发送主题]结果:{}", msgBody, sendResult);
                        } else {
                            SendResult sendResult = ProducerUtil.syncSendDelay(
                                    defaultDelayProducer,
                                    "TOPIC_DELAY_SEND",
                                    msg.getTags(),
                                    msg.getKeys(),
                                    level,
                                    msgBody
                            );
                            log.info(LogConst.PREFIX + "定时消息[{}]发送到[延迟发送主题]结果:{}", msgBody, sendResult);
                        }
                    }
                } catch (Exception ex) {
                    log.error(LogConst.PREFIX + "定时消息[{}]发送异常", msgBody, ex);
                }
            }
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        };
        return listener;
    }

    @Override
    public void run() {
        try {
            MessageListenerConcurrently masterListener = getDelayListener();
            masterDelayConsumer.registerMessageListener(masterListener);
            MessageListenerConcurrently slaveListener = getDelayListener();
            slaveDelayConsumer.registerMessageListener(slaveListener);
            // 启动消费者
            masterDelayConsumer.start();
            slaveDelayConsumer.start();
        }catch (Exception ex){
            log.error(LogConst.PREFIX + "定时消息消费程序启动异常", ex);
        }

        while (true){
            // 一分钟检查一次是否需要轮换消费者
            ThreadUtil.sleep(60 * 1000);
            reInitComsumer();
        }
    }
}

　　3、其余的逻辑就不展示了，可以根据自己实际业务情况进行处理。

四、总结

　　这是我实现的一个方式，其实是不太完美的，因为量大的时候性能也是有问题的，因为根据RocketMQ文件保存的时间（默认72小时）因素决定。如果保存的时间太长，消息太多，而我们的程序第一次启动从队列的最前位置开始消费，此时的消息数据是巨大的。不管是对RocketMQ组件，还是对我们程序都是一个压力，而且目前的消息过滤功能只能在客户端进行处理。所以，这里我建议的是一天一个主题，以定时发送的当天进行发送。例如：20220730需要发送的数据用TOPIC_DELAY_SEND_20220730主题；20220731需要发送的数据用TOPIC_DELAY_SEND_20220731主题。这样的话，数据消费的时候也不需要通过tags进行过滤了，只需要通过keys的时间戳数据进行判断，消费逻辑大致和文中写法一样，只需要调整延迟发送的主题名为【TOPIC_DELAY_SEND_YYYYMMDD】，发送和轮换的延迟发送主题也需要根据发送时间进行调整。

　　以上思路仅供各位参考使用，有更好的实现方式可以在下方进行留言。谢谢大家的观看！衷心感谢！

本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。